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DBMS > Amazon DynamoDB vs. Apache Impala vs. Hypertable vs. Milvus

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. Apache Impala vs. Hypertable vs. Milvus

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DynamoDB  Xaus Vergleich ausschliessenApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenHypertable  Xaus Vergleich ausschliessenMilvus  Xaus Vergleich ausschliessen
Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungGehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichertAnalytic DBMS für HadoopEine Open Source BigTable Implementation basierend auf Distributed File Systems wie HadoopA DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMSWide Column StoreVektor DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte74,07
Rang#17  Overall
#3  Document Stores
#2  Key-Value Stores
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte2,31
Rang#113  Overall
#3  Vektor DBMS
Websiteaws.amazon.com/­dynamodbimpala.apache.orgmilvus.io
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­dynamodbimpala.apache.org/­impala-docs.htmlmilvus.io/­docs/­overview.md
EntwicklerAmazonApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaHypertable Inc.
Erscheinungsjahr2012201320092019
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20220.9.8.11, Maerz 20162.3.4, Jänner 2024
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infokostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von DatenbankoperationenOpen Source infoApache Version 2Open Source infoGNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbarOpen Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus
ImplementierungsspracheC++C++C++, Go
Server BetriebssystemegehostetLinuxLinux
OS X
Windows infoein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar
Linux
macOS info10.14 or later
Windows infowith WSL 2 enabled
Datenschemaschemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaneinVector, Numeric and String
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjajaeingeschränkt infoNur Gleichheits- und Präfixabfragennein
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIJDBC
ODBC
C++ API
Thrift
RESTful HTTP API
Unterstützte Programmiersprachen.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
All languages supporting JDBC/ODBCC++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinnein
Triggersja infoby integration with AWS Lambdaneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer Replikationsfaktorwählbarer Replikationsfaktor auf Filesystemebene
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Eventual ConsistencyImmediate ConsistencyBounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoACID across one or more tables within a single AWS account and regionneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbarZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosneinRole based access control and fine grained access rights
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Amazon DynamoDBApache ImpalaHypertableMilvus
Specific characteristicsMilvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready...
» mehr
Competitive advantagesHighly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch...
» mehr
Typical application scenariosRAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication....
» mehr
Key customersMilvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,...
» mehr
Market metricsAs of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations​ ​ 3k+ enterprise...
» mehr
Licensing and pricing modelsMilvus was released under the open-source Apache License 2.0 in October 2019. Fully-managed...
» mehr

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
Amazon DynamoDBApache ImpalaHypertableMilvus
DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

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Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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20. März 2024, AWS Blog

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Cloudera creates observability tool to help enterprises manage cloud costs
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28. November 2017, SDTimes.com

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28. November 2017, Datanami

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

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SQL and TimescaleDB. This article takes a closer look into… | by Alibaba Cloud
31. Juli 2019, DataDrivenInvestor

TimescaleDB goes distributed; implements ‘Chunking’ over ‘Sharding’ for scaling-out
22. August 2019, Packt Hub

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22. März 2024, Datanami

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31. Januar 2024, SitePoint

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20. März 2024, GlobeNewswire

Zilliz Cloud boosts vector database performance
31. Januar 2024, InfoWorld

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